任务驱动式智能互联技术白皮书 05 智能互联需求场景 在数智化转型的浪潮中，具身智能正在将人工智能从虚拟世界带入现实生活，成为推动产业智能化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具身智能体正在重新定义智能系统与物理环境的交互模式。相较于传统的固 定业务模式，具身智能交互的通信需求呈现出高动态性、强突发性和强临时性三大特征。 第 第二，人形机器人场景——复杂环境下的多元交互与突发协同 在智能家庭场景中，人形机器人、机器狗作为家庭智能助手，需要在高度动态的生活环境中与家庭 成员、智能设备、外部服务进行复杂交互。家庭环境的时变性和人机交互的突发性，使得此类设备 面临前所未有的通信挑战。 多元任务交互：人形机器人需要同时处理多重任务，例如通过语音交互了解行程规划，通过视觉识 别判断人、宠物的情绪状态，调用天气服务获取实时信息，控制咖啡机和早餐设备，甚至还要走出 任务驱动式智能互联技术白皮书 06 智能互联需求场景 第三，无人机集群场景——大规模协同与动态时变重组 在智慧物流的“最后一公里”配送中，50 架无人机需要在城市上空协同完成包裹派送任务。每架无 人机都是独立的智能体，具备路径规划、避障、降落等自主能力，但同时需要与其他无人机保持密 切协作。 集群飞行的复杂性在于其通信意图的高度动态性。在正常飞行状态下，无人机之间主要交换位置、 航向、速度等基础状态信息

20 21 目录 1 应用智能化发展趋势 1.1 大模型技术加速全球产业价值链重构 1.2 数字基础设施逐渐成为国际竞争制高点 1.3 数据联接正在影响行业转型和应用安全 1.4 人机协作成为社会融合发展的主流趋势 1.5 客户群体转型加速驱动应用开发新范式 2 智能应用企业端和个人端双爆发，市场空间巨大 2.1 智能应用双端爆发，孕育万亿市场空间 2.2 智能体在 B 端和 4.3.4 智能应用管理引擎，让应用自动运行与自主优化 4.3.5 智能组装与集成，扩展应用能力边界 4.3.6 统一的智能体可观测，支撑海量智能应用高效运维 4.3.7 多模态交互，建立双向人机协同体验 4.3.8 AI 内生安全，确保应用全生命周期可信 5 应用智能化的实现路径与关键考量点 5.1 应用智能化实现路径 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 5.1.2 应用智能化的实施路径 应用全生命周期智能化白皮书 01 应用智能化发展趋势 01 PART ONE 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 02 应用现代化与智能化的深度融合，正通过开放生态、软硬协同、垂直平台、人机协作与人工智能服务化等特征重 构技术、产业与社会生产生活方式。从政务服务到社会治理，从智能制造到智慧生活，从算力基建到数据价值释放等 等，应用智能化不仅加速了行业变革，更催生出了“技术 - 场景

灵活性：相比于传统固定在某个工作站上的工业机器人，协作机器人通常更轻便且 布局更为灵活，可以快速重新部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔 性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效 率，还能在诸多应用场合中替代或辅助人类执行重复性、精确度要求高或者对人体有害的工 作。随着我国产业智能化升级不断深入，协作机器人已广泛应用于汽车零部件、3C 目标市场 大企业、中小企业(SMES)、商业领域 大规模生产企业 生产模式 任务形式灵活多变，适合小批量多品 种柔性生产 重复性任务为主，标准化生产 作业环境 人机共存的非结构化环境 人机隔离的结构化环境 结构特点 一体化关节，结构简单，自重较小 零部件多，体积大，自重较大 负载范围 较小，通常在 2-50kg 覆盖广泛，涵盖 2-2300kg 产品特性 轻量、低或可变的刚度 较大的自重和刚度 辅助设施 传感器种类多样 外接传感器少 7 投资回报 价格低、易集成、投资回收快 集成复杂、投资回收周期长 作业方式 人机协同作业 耐疲劳、连续作业 操作环境 快速编程、操作简单、可拖动示教 操作复杂、专家编程、专员维护 常用领域 精密装配、检测、包装、上下料、抛光 打磨、医疗辅助、教学培训等 搬运、码垛、焊接、喷涂等

56 协作机器人码垛工作站���������������������������������������������������������������������������81� 图 57 协作机器人机床上下料工作站���������������������������������������������������������������82� 图 58 协作机器人“关节力矩传感器方案”���� 各厂商通过 �� 大模型及各类传感器提升产品的智能化、人性化、便捷化，在康 复理疗、新零售、教育等非工业领域均有不同程度的突破。除此之外，协作机器 人正在更多新的细分场景如新能源汽车充电、无人机充电、特种巡检、农业采摘 等实现应用落地。� 本书将从多方面客观阐述具身智能时代下的协作机器人产业发展现状及趋 势，旨在帮助每一位读者深入普及行业知识、了解最新态势，并从中获得宝贵的 信息和启发。�� � ➢ 智能无人船：可在水上自主航行，执行巡逻、监测、运输等任务。它们 通常配备了各种传感器和控制系统，能够适应不同的水域环境和任务需 求。� ➢ 智能无人机：广泛应用于航拍、测绘、物流配送、农业植保、灾害救援 等领域。无人机可以在空中自由飞行，具有灵活、高效的特点，能够快 速到达人类难以到达的地方，完成各种任务。� � 二、 协作机器人概述� ���� 年 全 球 协 作机 器

工业机器人：智能工厂的刚性基石 08 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 变革深水区：人机共生时代的共性挑战与人才重构 14 第六章 百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战，工业机器人面临成本与规模挑战，医疗骨科机器人面临系统 稳定性及技术挑战；但产业已告别 “工具时代”，迈入人机协同共生新阶段，这场变革既是技术跃迁，更是生产力模式重 塑，为智能未来开启新篇章。 百思特中国企业变革研究院 冯亚霞 著 第一章 / 机器人产业规模扩张与结构升级 01 向发力：对内通过补贴推动核心零部件国产化率提升，对外助力 企业成为全球第三大出口国。技术上，从 “自动化工具” 向 “AI 驱 动智能体” 跨越，多模态传感延迟降至 2ms，工业大模型简化操 作，支撑人机协同创新。 从规模突破到结构优化，机器人产业正 “量质齐升”，在核心技术 与市场布局上的优势愈发凸显，为全球产业变革注入持续动力。 BEST CONSULTING 02 第二章 人形机器人：具身智能的先锋载体

年的历史，但其自诞生以来，不断 演进，多次推动了信息产业浪潮的发展。 操作系统的演进大体上经历了批处理、主机、PC 互联网、移动互联网几个阶段的发展， 正走向万物智联的时代。不同历史时期的操作系统在底层硬件架构与形态、人机交互方式、信 息呈现方式，以及生态范式上展现出不同的技术特征。 进入全新的万物智联时代，新技术的发展趋势、用户体验诉求以及随着而来的新应用场景， 都将对操作系统提出新的需求和挑战。 图 1 操作系统历史演进和技术特征变化 监督完成的结果，智能体在得到授权后，自主完成策略规划和任务拆解，灵活运用多种辅助工 具和数据资源，并控制进度，直至工作完成。 图 2 人机协作方式从以指令为中心到以意图为中心的变革 1.2 虚拟世界与现实世界深度融合，人机交互迈向空间多模态 随着空间计算、人工智能、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术的发展，一个虚拟 世界与现实世界融合的未来不再遥不可及，基于虚实融合理念的元宇宙概念在经历了去泡沫冷 道预测， 整个元宇宙市场规模在 2030 年将达到 1.5 万亿美元 [3]。 虚拟世界和物理世界的进一步融合，主要体现在两个方面： 首先是允许用户以更自然和直观的方式与数字内容交互 [4]。人机交互方式从单模态、二维 平面，逐步迈向多模态、三维空间交互，用户无需与设备直接接触，就可以通过更加自然的手势、 肢体语言、视觉甚至意念等方式与数字世界进行互动，设备同时从多个通道获取信息，并整合

以5G、物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的数智技术，正深度驱动石油石化运营向高端 化、智能化和绿色化转型。这些技术不仅增强了数据感知、汇聚与价值挖掘能力，支持智能分析 与决策，更通过数字员工、机器代人、人机协同等模式提效降本，推动无人化、少人化场景落 地。同时，智能运营显著提升能效管理水平及资源利用率，减少碳排放，实现安全、高效、绿色 的可持续发展。 1.3.1 新一代通信技术融合创新，打造全时全域感知网络 构建智能化排程引擎，以实现更敏捷、更大范围的目标最优决策，加速全链条下的生产优化和产 销协同。 1.3.5 生成式AI、具身智能等革命性新成果，开辟企业发展新空间 由数据、大模型和算力驱动的“数据密集-智能涌现-人机协同”新一代开发范式正快速出现。具 备专业化能力的行业大模型和智能体能够精准理解石油石化多模态数据，提升地质构造识别、分 子设计与合成、催化剂开发与优化、化工反应模拟、试油选层等应用水平。生成式AI（GenAI） AI（GenAI） 技术还有助于在多个业务领域实现工作流自主规划，通过连接油井监控、炼化运营、成品油销售 等业务系统、大幅拓展AI的影响力。具身智能技术则融合了物理实体（如机器人、无人机）的行 动力与自主感知、决策、执行能力，适用于高危环境作业、设备智能巡检、生产流程优化等多类 场景，显著提升生产经营活动的安全性和效率。 �� 体系： 石油石化运营迭代新体系 第二章 �� 2.1

.......03 1.3.1 泛在化：接入终端更多样、行业应用更广泛、生产协同更深入 .................... 03 1.3.2 智能化：从感知智能到认知智能，加速办公生产系统人机协同 .................... 04 1.3.3 融合化：走向办公与生产业务数据融合和场景虚实融合 ................................. 04 第二章 从人类发展的角度，协作模式与社会生产力发展息息相关。农耕时代，以小体量手工作坊的协作模式为主，生产 效率低下；工业时代，人们开始聚集到工厂中进行大规模生产，生产效率提升带来生活质量改善；信息化时代， 随着人机协同、AI 技术的发展，人类可以从重复性劳动中解脱，专注于创造力和策略性的任务，并享受自己的生活。 新质生产力作为信息化时代高质量发展的内在要求和重要着力点，其核心在于摆脱传统经济增长方式，通过技术 ， 打造视网一张图，故障分钟级自动定位，让网络无卡顿，会议无干扰，为企业数字化转 型提供更加稳定、安全、可靠的智能化支持和保障。强大的“AI+ 视网联动”为用户带 来了更加极致高效、便捷舒适的人机协同体验，是促进协作应用场景不断拓宽的动力。 高品质协作作为新业态下的新型工作模式，不仅担任了信息传递的媒介，让跨地域、跨 产业、跨场景的合作交流更加协同，实现了零散集群的网联化、高效化，而且还激发了

1 工程智能的背景 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术正以史无前例的速度迅猛发展， 在自然语言理解、代码生成和复杂推理等方面的能力上取得了跨越性的进步，能 从表面流畅转向深层认知功能，通过人机交互、自主规划、动态执行、调用工具 等智能体能力完成人类交付的复杂任务，正被深度集成到各类工作流程中，掀起 了生产力和效率的革新。这场由人工智能驱动的技术变革不但正在重新定义诸多 行业的工作方 与此同时，工程智能的社会影响主要体现在： 首先，工程智能的实现将深刻变革劳动力市场，并催生新的职业类别、工程 教育形态与人机协同关系。首先，尽管工程智能和自动化可能取代部分传统工作 岗位，但同时也将创造更多与工程智能紧密结合的新岗位，这种变化在人工智能 发展所新兴的职业中已经初见端倪，包括人工智能伦理学家、提示词工程师以及 人机交互设计师等。其次，工程智能还将革新工程教育形式，通过个性化学习、 高保真仿真实践等，显著 高保真仿真实践等，显著提升人才培养的质量和效率。更进一步地，人类与智能 的协作将逐步演化为“共生智能”的新模式，在此模式下，人工智能的目标不再 是完全替代人类的“完美机器”，而是作为“灵魂搭档”激发人类创造力和智慧， 实现人机优势互补与共同进化，让高价值、高难度的工程创新成果从偶然变为必 然[10]。 其次，工程智能的快速发展也带来了复杂的伦理、安全和治理挑战。工程智 能系统可能从训练数据中吸收社会偏见，导致性别歧视、种族歧视或能力歧视的

术。突破大模型的性格化和拟人化技术，增 强大模型的跨模态情感感知能力，实现情境 自适应的个性化情感调控机制，实现拟人化 人机交互。 6）构建基于多智能体协作的自组织群 体智能。探索复杂场景下的多智能体深度集 成和自组织协作机制，构建可扩展的智能体 协作框架，为未来人机共生智能化社会提供 先行试验平台。 为更快地迈向通用人工智能，研究者需 要突破上述大语言模型前沿科学问题，推动 未来人工智能技术在科学研究、数字经济等 虚拟现实等领域实现重要突破。复旦大学 加福民团队开发脑脊接口技术，让瘫痪者 重获行走能力；复旦大学类脑院构建千亿 级神经元数字孪生平台 8，推动神经调控 应用发展；VR 技术与具身智能结合，增 强沉浸体验，推动未来人机交互革新。具 身智能正迈向产业化，赋能医疗、制造、 家用机器人及虚拟现实等多个领域。 2.3 前沿科学问题和突破路径 2.3.1 基础模型 现有具身智能基础模型的泛化能力有 限，难以适应不同物体类别、场景和任务。 语言对齐（VLA）和双系统大模型。 VLA 通过对齐视觉与语言信息，提升机器 人对指令的理解与执行能力。双系统模型 由反应系统和推理系统组成，分别负责即 时响应与深度推理，以提升机器人决策能 力。应用包括人机交互、机器人自主导航 等，但在多模态学习与系统复杂度方面仍 面临挑战，需要在效率与复杂度之间找到 平衡。 2.3.2 数据引擎 具身智能系统的数据获取和融合仍面 临数据质量参差不齐、数据标注成本高、